論文の概要: In-Hand 3D Object Reconstruction from a Monocular RGB Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16425v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 06:19:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:43:01.676883
• Title: In-Hand 3D Object Reconstruction from a Monocular RGB Video
• Title（参考訳）: 単眼RGB映像による手指3次元物体再構成
• Authors: Shijian Jiang, Qi Ye, Rengan Xie, Yuchi Huo, Xiang Li, Yang Zhou, Jiming Chen
• Abstract要約: 我々の研究は、静止RGBカメラの前で手で保持・回転する3Dオブジェクトを再構築することを目的としている。 暗黙の神経表現を用いて、多視点画像からジェネリックハンドヘルドオブジェクトの形状を復元する従来の手法は、オブジェクトの可視部分において魅力的な結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.31419675163019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our work aims to reconstruct a 3D object that is held and rotated by a hand in front of a static RGB camera. Previous methods that use implicit neural representations to recover the geometry of a generic hand-held object from multi-view images achieved compelling results in the visible part of the object. However, these methods falter in accurately capturing the shape within the hand-object contact region due to occlusion. In this paper, we propose a novel method that deals with surface reconstruction under occlusion by incorporating priors of 2D occlusion elucidation and physical contact constraints. For the former, we introduce an object amodal completion network to infer the 2D complete mask of objects under occlusion. To ensure the accuracy and view consistency of the predicted 2D amodal masks, we devise a joint optimization method for both amodal mask refinement and 3D reconstruction. For the latter, we impose penetration and attraction constraints on the local geometry in contact regions. We evaluate our approach on HO3D and HOD datasets and demonstrate that it outperforms the state-of-the-art methods in terms of reconstruction surface quality, with an improvement of $52\%$ on HO3D and $20\%$ on HOD. Project webpage: https://east-j.github.io/ihor.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は、静止RGBカメラの前で手で保持・回転する3Dオブジェクトを再構築することを目的としている。 暗黙の神経表現を用いて、多視点画像からジェネリックハンドヘルドオブジェクトの形状を復元する従来の手法は、オブジェクトの可視部分において魅力的な結果を得た。 しかし, 咬合により手指接触領域内の形状を正確に把握することは困難である。 本稿では,2次元オクルージョンの解明と物理的接触制約を取り入れて,咬合下の表面再構成を扱う新しい手法を提案する。 前者に対しては、オブジェクトの2次元完全マスクを隠蔽下で推測するためのオブジェクトアモーダル補完ネットワークを導入する。 予測した2次元アモーダルマスクの精度と視認性を確保するため,アモーダルマスクの精密化と3次元再構成のための統合最適化手法を考案した。 後者については,接触領域における局所幾何学の浸透とアトラクションの制約を課す。 HO3D と HOD のデータセットに対するアプローチを評価し,HO3D では 52 % ,HOD では 20 % の精度で再現面品質において最先端の手法よりも優れていることを示す。 プロジェクトwebページ: https://east-j.github.io/ihor。

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